MCP 서버 및 클라이언트에 대한 부드러운 소개

편집기에 의한 이미지

틀 소개

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 인공 지능 시스템이 외부 세계와 어떻게 연결되는지 정의하는 표준입니다. MCP는 데이터베이스, 파일 스토어 또는 API를 사용하기 위해 사용자 정의 코드를 요구하는 각 비서 또는 에이전트 대신 이러한 리소스와 대화하는 공유 방법을 제공합니다. 높은 수준에서 세 가지 역할이 함께 작동합니다 주인사용자를 대상으로하는 응용 프로그램입니다. 그만큼 고객이것은 모델로 구동되는 의사 결정자입니다. 그리고 섬기는 사람외부 도구와 데이터를 일관된 형식으로 노출시킵니다. 이러한 역할은 함께 안전하고 상황을 인식하는 상호 작용을 만듭니다.

틀 MCP 란 무엇입니까?

MCP는 2024 년에 소개 된 공개 프로토콜입니다 인류 실제 데이터 소스로 작업 할 때 큰 언어 모델을보다 신뢰할 수 있도록 노력하는 노력의 일환으로. 클라이언트와 서버가 a를 통신하는 방식을 정의합니다 JSON-RPC 2.0 요청 – 응답 패턴, HTTP 또는 표준 입력/출력 스트림과 같은 전송을 통해 계층화. 핵심적으로 프로토콜은 세 가지 프리미티브를 제공합니다. 도구,,, 자원그리고 프롬프트어떤 서버가 노출 할 수 있고 클라이언트가 발견 할 수 있습니다. 이를 통해 호스트 애플리케이션 내부의 AI 어시스턴트는 사용 가능한 서버를 찾고 기능을 요청하고 기본 시스템에 직접 액세스 할 필요없이 안전하게 사용할 수 있습니다. 이 설계는 통합의 중복을 줄이고 다양한 환경에서 AI 상호 작용을보다 쉽게 모니터링, 관리 및 스케일링 할 수 있습니다.

이미지 크레디트 : ModelContextProtocol

틀 MCP 호스트

MCP 호스트는 사람들이 AI 시스템과 상호 작용하는 응용 프로그램입니다. 입력을 수집하고 결과를 표시하며 클라이언트와의 커뮤니케이션 흐름을 조정하여 사용자 측에서 경험을 관리합니다. 호스트는 또한 대화 나 작업이 원활하게 계속 될 수 있도록 세션 컨텍스트를 유지합니다. 호스트의 일반적인 예로는 Slack 또는 Microsoft 팀과 같은 채팅 플랫폼, Visual Studio Code 또는 Jupyter와 같은 개발 환경 및 음성 기반 비서가 포함됩니다. 중요한 것은 호스트가 클라이언트 자체가 아닙니다. 대신 클라이언트가 실행하고 출력을 사용자에게 다시 전달하는 공간을 제공합니다.

틀 MCP 서버

MCP 서버는 프로토콜 내에서 사용할 수 있도록 리소스 또는 도구 주변의 래퍼입니다. 서버는 수행 할 수있는 작업을 노출시키고 요청을 기본 시스템 형식으로 변환하고 보안 규칙을 시행 한 다음 클라이언트에 결과를 반환합니다. 이 역할은 예제를 통해 가장 잘 이해됩니다. 서버는 회사의 데이터베이스에 연결하거나 특정 쿼리를 노출 시키거나 제어 폴더의 파일에 액세스 할 수 있습니다. 다른 사람들은 API, 소스 코드 리포지토리 또는 계산 엔진을 포장 할 수 있습니다. 모범 사례는 위험을 줄이기 위해 최소한의 특권 원칙에 따라 서버를 좁게 범위로 범위로 범위로하는 것입니다.

틀 MCP 클라이언트

MCP 클라이언트는 생각하고 결정하는 구성 요소입니다. 그것은 종종 큰 언어 모델로 구동되지만 모델 자체와 혼동해서는 안됩니다. 클라이언트의 임무는 사용 가능한 서버를 발견하고, 제공하는 기능을 확인하고, 사용자의 요청에 따라 호출 할 것인지 결정하는 것입니다. 그런 다음 적절한 요청을하고 응답을 처리하며 여러 서버의 결과를 결합하여 복잡한 작업을 완료 할 수 있습니다. 클라이언트는 여러 연결을 병렬로 조정함으로써 AI 어시스턴트가 다양한 자원으로 작업하면서 프로세스를 조정하고 안전하게 유지할 수 있도록합니다.

틀 그들이 어떻게 맞는 지

호스트, 클라이언트 및 서버는 MCP에서 함께 일할 때 예측 가능한 패턴을 따릅니다. 프로세스가 시작됩니다 발견: 클라이언트가 호스트 애플리케이션 내에서 시작되면 사용 가능한 서버를 찾습니다. 발견 후 클라이언트가 수행합니다 능력 협상각 서버에게 제공 할 수있는 기능 또는 리소스를 묻습니다. 대부분의 경우 고객은 해당 리소스를 사용할 수있는 권한이 있는지 확인하기 위해 인증해야합니다.

연결을 마련하면 클라이언트가 이동합니다 요청 및 실행. 사용자 입력을 기반으로 표준화 된 요청을 올바른 서버로 보냅니다. 서버는 해당 요청을 자체 시스템 형식으로 변환하고 실행하며 결과를 일관된 구조로 반환합니다.

그러면 고객이 할 수 있습니다 골재 여러 서버의 결과를 결합하여 완전한 답변이나 결정을 형성합니다. 마지막으로, 출력은 다시로 돌아갑니다 주인사용자에게 표시합니다. 이주기는 필요에 따라 반복되어 지속적, 상황을 인식하는 상호 작용을 지원합니다.

틀 MCP 접근법의 주요 이점

사용자 :

더 넓은 기능 : 어시스턴트는 직접 통합없이 더 많은 도구 및 데이터 소스에 연결할 수 있습니다.
개선 된 보안 : 액세스 규칙 및 권한은 모든 서버에서 일관되게 관리됩니다.
더 부드러운 경험 : 상호 작용은 어떤 시스템이 무대 뒤에 있든 균일하다고 느낍니다.

개발자 :

적은 맞춤 작업 : 단일 서버는 일회성 커넥터가 필요한 대신 많은 클라이언트에 서비스를 제공 할 수 있습니다.
재사용 : 다른 환경에서 동일한 서버 설계를 적용 할 수 있습니다.
낮은 유지 보수 : 서버 업데이트는 모든 연결된 클라이언트에 자동으로 이익을줍니다.

조직 :

통제 노출 : 팀은 사용할 수있는 리소스를 정확하게 결정합니다.
감사 : 표준화 된 로그를 사용하면 모든 요청과 응답을 더 잘 추적 할 수 있습니다.
확장 성 : 새 리소스를 추가하는 것은 추가 서버를 배포하는 것만 큼 간단합니다.

틀 실제 사례

// 데이터베이스 조회 서버

고객 기록에 빠르게 액세스 해야하는 지원 어시스턴트를 상상해보십시오. 회사의 데이터베이스에 AI 직접 입력하는 대신이 작업을 처리하기 위해 MCP 서버가 작성됩니다. 서버는 데이터베이스에 안전하게 연결하고 “이메일로 고객 찾기”와 같은 안전한 쿼리를 노출시키고 인증을 관리합니다. 클라이언트가 조회를 요청하면 서버는 허용 된 데이터 만 깨끗한 형식으로 반환합니다. 이 접근법은 위험을 줄이고 민감한 시스템이 제어 상태를 유지하도록합니다.

// 파일 및 지식 서버

IDE 내부의 AI 보조원을 사용하여 엔지니어링 팀을 고려하십시오. 프로젝트 문서를 사용할 수 있도록하려면 선별 된 폴더에 대한 읽기 전용 항목을 제공하는 파일 액세스 서버를 작성합니다. 그런 다음 클라이언트는 필요할 때 특정 페이지 나 스 니펫을 검색하여 검증 된 문서에 답을 접지 할 수 있습니다. 해당 제어 폴더에 대한 액세스를 제한함으로써 조직은 AI에 유용한 컨텍스트를 제공하면서 감독을 유지합니다.

틀 마무리

모델 컨텍스트 프로토콜은 AI 시스템이 외부 세계와 일관된 방법을 제공합니다. 호스트, 클라이언트 및 서버의 명확한 역할을 정의함으로써 통합을 단순화하고 도구 및 데이터 사용 방법에 대한 제어를 강화합니다. 사용자에게는 더 부드러운 경험을 의미합니다. 개발자의 경우 덜 중복 작업; 그리고 조직의 경우 더 강력한 거버넌스. 생태계가 성장함에 따라, 더 안전하고 유능한 AI의 기초로서 MCP의 역할은 계속 확장 될 것입니다.

Shittu Chemive 또한이 기사에 기여했습니다.

Shamima Sultana Exceldemy의 프로젝트 관리자로 일하면서 Microsoft Excel에 대한 연구를 수행하고 자신의 작품과 관련된 기사를 작성합니다. Shamima는 컴퓨터 과학 및 공학 분야의 BSC를 보유하고 있으며 연구 개발에 큰 관심을 가지고 있습니다. Shamima는 새로운 것을 배우는 것을 좋아하며 Excel과 관련하여 풍부한 양질의 콘텐츠를 제공하려고 노력하면서 항상 다양한 출처에서 지식을 수집하고 혁신적인 솔루션을 만들려고 노력하고 있습니다.

출처 참조